AI与网络安全：机遇与挑战并存
1. 机器学习在网络威胁中的应用
在当今数字化时代，机器学习被用于追踪人们的在线行为，进而确定攻击目标。其过程主要基于以下几个方面：
-行为追踪：通过分析人们的在线购买产品行为、相关金融交易活动以及所购买的产品等，识别出潜在的目标。
-目标优先级确定：根据对财富的识别，确定攻击目标的优先级，然后基于目标的在线行为和财富状况提出要求。
这种做法原本是为了提高客户满意度、改善客户体验并增加企业的销售额，但如今却被不法分子利用，成为了一种数字威胁。
2. 网络犯罪中服务的自动化
人工智能技术在网络犯罪活动的流程和服务自动化方面发挥了重要作用。网络犯罪分子利用人工智能技术自动化攻击流程中的各项任务，例如在勒索软件攻击中与受害者进行支付生成对话。以下是具体表现：
-攻击规模扩大：随着机器学习的发展，人与人工智能的交互不断增强，自主系统使得即使是小规模的攻击者也能造成更大的破坏。以无人机为例，全球无人机的使用呈指数级增长，预计全球无人机的使用价值将超过1249.9亿美元。配备人工智能系统的无人机甚至可能成为“杀手机器人”。
-潜在风险：虽然人工智能在军事、娱乐、人道主义和商业等领域的安全场景中具有一定的益处，但也存在被攻击者利用的风险。例如，有报告预测恐怖分子可能会利用自动驾驶车辆运送炸药进行攻击，低技能的恐怖分子也能借助高端技术实施攻击，从而造成更大的物理破坏。
不过，人工智能在安全领域也有积极的一面。它可以使
